利用状态表和有限自动机的运行原理编写和设计程序，判断输入的自动机是DFA还是NFA，如果是NFA，利用子集法将其确定化，然后利用求同法或求异法将所得的DFA最小化。

fdsafadgfdaggdsafdsfdsafd

该程序的状态集只能为数字。字母元素输入时，每输入一个字母必须回车！若不回车程序只能接受第一个字母。若某一状态函数不存在，则该状态函数等于他本身！ 由于本人刚开始学习C/C++，能力有限。里面的不足之处我大家批评指正。谢谢！

dfa 自动机 有限确定自动机 (DFA) 的实现。

DFA 实现，用于确定表征输入数据自相关性的缩放系数。 对于输出的解释和算法概述，请参见（例如）Peng等，1996。

编译原理课的大作业 包含三个小实验 在一个cpp文件里 正则表达式转换为nfa nfa转换为dfa dfa最小化 个人原创代码

我自己用C语言写的一个词法分析系统，实现了下面几个功能正则式转化为NFA、NFA转化为DFA、NFA化简、NFA模拟、DFA模拟 如你在使用中有什么问题，请联系我QQ:75732861

双重分形的matlab代码去趋势波动分析 DFA算法的简单python实现。 它基于这两篇文章： Hardstone，R。等。 去趋势波动分析：关于神经元振荡的无标度视图。 正面。 生理学。 2012年11月3日，1-13日。 Ihlen，E. a F. Matlab中的多分形去趋势波动分析简介。 正面。 生理学。 3JUN，1-18（2012年）。 您可以使用generate.py幂定律数据生成器或下面的代码对其进行测试： from dfa import dfa from generate import power_law_noise true_exp = 0.8 x = power_law_noise ( 2 ** 12 , true_exp ) scales , fluct , alpha = dfa ( x ) print ( "True scaling exponent: {}" . format ( true_exp )) print ( "Estimated DFA exponent: {}" . format ( alpha )) 要求 麻木 matplotlib

本资源是编译原理实验-词法分析，用c++语言实现，包括mysource.txt 、mytext.txt、output.txt和词法分析.cpp文件，能够实现词法分析功能 设计要求：创建一个词法分析程序，它支持对正规文法的分析。必须使用DFA（确定性有限自动机）或NFA（非确定性有限自动机）来实现这一项目。该程序的输入是一个文本文件，包括一组由该正规文法产生的产生式以及待识别源代码字符串。该程序的输出是一个符号表（二元式），它由5种类型符号：关键词，识别符，常量，界符和操作符。 用子集法将NFA转化为DFA。 配套博文：https://blog.csdn.net/air__Heaven/article/details/120181471

7.15 数据结构（二）: 并查集, DFA, Trie图等 留作备用